機械学習:Machine Learning

アルゴリズム:Algorithms

量子サポートベクトルマシンの概要とアルゴリズム及び実装例

量子サポートベクトルマシンの概要 量子サポートベクトルマシン(Quantum Support Vector Machine、Q-SVM)は、古典的なサポートベクトルマシン(Support Vector Mac...
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Deep Graph Infomaxの概要と実装例

Deep Graph Infomax Deep Graph Infomax (DGI) は、グラフデータに対する無教師学習手法の一つで、ノード表現を学習するために 情報理論 に基づいた目標を設定するアプローチとな...
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リーマン最適化のアルゴリズムと実装例について

リーマン最適化 リーマン最適化(Riemannian Optimization)は、通常の最適化手法をリーマン多様体上で行うアプローチとなる。 ここでの多様体とは「局所的には単純だが、全体的には複雑な空間」を表現す...
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インターポレーション手法の概要とアルゴリズム及び実装例について

インターポレーション手法の概要 インターポレーション(interpolation)は、既知のデータポイント間の値を推定または補完する手法で、データセット内の点を結んで滑らかな曲線や曲面を生成し、未知の点における値を推定する...
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電力貯蔵技術とスマートグリッドとGNN

イントロダクション "核融合とAI技術"でも述べている核融合技術は、次世代の発電技術として精力的に研究が行われている分野だが、一方で"世界初の「電気運搬船」開発 地方で余る再生可能エネ、都会へ"、"原子力発電の電気を...
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ストリーミングデータのための推薦システム

ストリーミングデータのための推薦システム "Netflixにおける推薦システム"で述べたMatrix Factorizationは、ストリーミングデータを扱う場合にも有用な手法となる。通常、Matrix Factor...
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KBGAT(Knowledge-based GAT)の概要と実装例

KBGAT(Knowledge-based GAT)について KBGAT(Knowledge-based Graph Attention Network)は、知識グラフ(Knowledge Graph)を扱うため...
アルゴリズム:Algorithms

Beam Searchの概要とアルゴリズム及び実装例について

Beam Searchの概要 Beam Search(ビームサーチ)は、主に組み合わせ最適化問題や意味のある解を見つける問題に適用される探索アルゴリズムとなる。Beam Searchは、広い探索空間を効率的に探索するための...
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確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)の概要とアルゴリズム及び実装例について

確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)について 確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent, SGD)は、機械学習や深層学習などで広く使用される最適化...
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ヒルベルトワンド変換の概要とアルゴリズム及び実装例について

ヒルベルトワンド変換について ヒルベルト変換(Hilbert transform)は、信号処理や数学の分野で広く使用される操作であり、信号のアナリティシティ(解析的性質)を導入するために利用されている手法となる。ヒルベル...
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